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Francis Duval

Passionné de science des données et de programmation scientifique, j’ai une grande expertise en apprentissage automatique, un domaine que j’ai appliqué à l’assurance de dommages durant mes études aux cycles supérieurs.

Éducation

Candidat au doctorat en actuariat

GPA: 4.15/4.30

Université du Québec à Montréal

Présent - 2019

  • Ma recherche a pour but d’affiner la manière dont on utilise les données télématiques pour la tarification en assurance automobile.

M.Sc. Actuariat

GPA: 4.10/4.30

Université du Québec à Montréal

2018 - 2017

  • J’ai développé une nouvelle méthode individuelle d’évaluation des réserves mettant à profit un algorithme de gradient boosting.

B.Sc. Actuariat

GPA: 4.03/4.30

Université du Québec à Montréal

2016 - 2014

  • Semestre à l’étranger à l’Institut de Science Financière et d’Assurance, Université Claude-Bernard Lyon I

Expérience

Co-organisateur

Compétition montréalaise en science des données

N/A

Présent - 2022

  • Organiser une compétition de science des données chapeautée par Co-operators.

Auxiliaire d’enseignement

Université du Québec à Montréal

N/A

Présent - 2015

  • Résoudre des problèmes de nature actuarielle devant une classe, répondre aux questions des étudiants, corriger les examens, etc.

Chargé de cours

Université du Québec à Montréal

N/A

2021

  • Cours d’analyse de données en actuariat (ACT-6100)

Coprésident du comité de traduction

Congrès Canadien des Étudiants en Statistique 2021

N/A

2021 - 2020

  • Traduction de documents divers (courriels, résumés, etc.)

Coprésident du comité de financement

Congrès Canadien des Étudiants en Statistique 2020

N/A

2020 - 2019

  • Trouver de nouvelles sources de financement, assurer le suivi avec les commanditaires, etc.

Stagiaire de recherche en actuariat

Desjardins Assurances générales

N/A

2017

  • Développement d’un modèle individuel d’évaluation des réserves actuarielles en assurance automobile.

Stagiaire analyste en actuariat

Intact Assurance

N/A

2016

  • Développement d’un programme informatique permettant de suivre les données provenant des utilisateurs d’un site web.

Stagiaire analyste en actuariat

Intact Assurance

N/A

2015

  • Automatisation de la production de rapports trimestriels.

Durant mes études aux cycles supérieurs, j’ai développé une passion pour la programmation scientifique, ce qui m’a poussé à me familiariser avec une multitude de librairies en R qui m’aident à programmer de manière plus efficace, propre et reproductible.

Publications

Enhancing claim classification with feature extraction from anomaly-detection-derived routine and peculiarity profiles

Journal of Risk and Insurance

N/A

2023

  • Coauteurs: Jean-Philippe Boucher et Mathieu Pigeon
  • Lien: doi.org/10.1111/jori.12418

How Much Telematics Information Do Insurers Need for Claim Classification?

North American Actuarial Journal

N/A

2022

  • Coauteurs: Jean-Philippe Boucher et Mathieu Pigeon
  • Lien: doi.org/10.1080/10920277.2021.2022499

Individual Loss Reserving Using a Gradient Boosting-Based Approach

Risks

N/A

2019

  • Coauteur: Mathieu Pigeon
  • Lien: doi.org/10.3390/risks7030079

Conférences

Anomaly detection techniques for feature extraction in automobile claim classification

Actuarial Research Conference

Urbana-Champaign

2022

Améliorer son flux de travail en R avec targets

Séminaire de la Chaire Co-operators en analyse des risques actuariels

Montréal

2022

Anomaly detection techniques for feature extraction in automobile claim classification

The Tenth Annual Canadian Statistics Student Conference

Virtuel

2022

Quelle quantité d’information télématique conserver pour prédire les réclamations?

Sommet des sciences et de l’analyse 2021 de Co-operators

Virtuel

2021

How much telematics information do insurers need for claim classification?

2021 Casualty Actuaries of Greater New York (CAGNY) Spring Meeting

Virtuel

2021

Claim Classification Using Partial Telematics Information

2021 Ratemaking, Product and Modeling Virtual Seminar

Virtuel

2021

Gradient Boosting-Based Model for Individual Loss Reserving

The 3rd International Conference on Statistical Distributions and Applications

Grand Rapids

2019

Gradient Boosting-Based Model for Individual Loss Reserving

Congrès annuel 2019 de la Société statistique du Canada

Calgary

2019

Techniques de gradient boosting pour la modélisation des réserves individuelles en assurance non-vie

Atelier des étudiants gradués en actuariat et mathématiques financières

Montréal

2019

Claim-Level Models using Statistical Learning Techniques and Risk Analysis

Joint Statistical Meeting

Vancouver

2018

Les bonnes pratiques de programmation sont pour moi fondamentales: reproductibilité, encapsulation, lisibilité, gestion de versions, etc.

Prix et bourses

Bourse d’études supérieures-doctorat du CRSNG

21 000$

N/A

Présent - 2020

  • Montant annuel pour une durée de 3 ans.

Bourse d’excellence de la Chaire Co-operators en analyse des risques actuariels

27 500$

N/A

Présent - 2019

  • Montant annuel pour la durée du doctorat.

Bourse de doctorat en recherche du FRQNT (déclinée)

21 000$

N/A

Présent - 2020

  • Montant annuel pour une durée de 4 ans.

Bourse de voyage de l’ICOSDA

634$

N/A

2019

  • Montant forfaitaire

Bourse de voyage de l’Institut des sciences mathématiques

500$

N/A

2019

  • Montant forfaitaire

Bourse de recherche à la maitrise du FRQNT

15 000$

N/A

2018 - 2017

  • Montant annuel pour une durée de 2 ans

Bourse de recherche Mitacs Accélération

15 000$

N/A

2017

  • Financement d’un stage de recherche chez Desjardins Assurance générales

Bourse d’excellence d’entrée au baccalauréat de la Faculté des sciences

2 000$

N/A

2014

  • Montant forfaitaire